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HyperPod - SageMaker IA da Amazon
Visão geral doIntrodução

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

HyperPod

HyperPod executa a personalização do modelo em clusters de computação persistente que permanecem disponíveis em vários trabalhos de treinamento. HyperPod fornece detecção e recuperação automáticas de falhas, tornando-o ideal para cargas de trabalho de treinamento em grande escala e de longa duração.

Para trabalhos de treinamento efêmeros, consulte. SageMaker Empregos de treinamento em IA Para um treinamento sem servidor totalmente gerenciado, consulte. Personalização de modelos sem servidor

Para técnicas de personalização e tipos de treinamento compatíveis, consulteTécnicas de personalização.

Visão geral do

Disponibilidade regional

Disponível em todas as regiões HyperPod suportadas.

Opções de orquestração

  • HyperPod com Amazon EKS — Interfaces: Receitas, HP-CLI. Orquestração de carga de trabalho Kubernetes baseada em uso com gerenciamento dinâmico de capacidade e trabalhos de treinamento em contêineres.

  • HyperPod com Slurm — Interfaces: Receitas. Use o agendamento de tarefas Slurm baseado em cabeçalho, login e configuração do nó de trabalho.

Técnicas suportadas e tipos de treinamento

HyperPod suporta todas as técnicas de personalização e tipos de treinamento. Consulte Técnicas de personalização e Tipos de treinamento.

Introdução

Se esta é a primeira vez que você usa HyperPod, consulte Pré-requisitos para usar HyperPod a SageMaker IA para configurar seu cluster.

Para executar a personalização do modelo em um HyperPod cluster existente:

  1. Clone o repositório de receitas: 

    git clone --recursive https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes.git
cd sagemaker-hyperpod-recipes
pip3 install -r requirements.txt

  2. Escolha uma receita derecipes_collection/recipes/fine-tuning/.

  3. Defina as configurações específicas do cluster (consulte Cluster-specific as configurações).

  4. Inicie usando o método apropriado:

    • EKS: Use o script do lançador ou HP-CLI

    • Slurm: Use o script do inicializador

Para tutoriais detalhados e o catálogo completo de receitas, consulte a documentação do SageMaker AI Recipes.

Para obter mais informações sobre HyperPod, consulte Amazon SageMaker AI HyperPod.